[发明专利]一种太赫兹图像上随身物品在人体中定位方法

说明书

本发明提供了一种太赫兹图像上随身物品在人体中定位方法，其能准确获得对应随身物品在人体的具体位置。一种太赫兹图像上随身物品在人体中定位方法，其特征在于，其包括如下步骤：a、通过太赫兹成像获得的太赫兹图像，太赫兹图像经过目标检测网络，得到对应的随身物品的位置区域，记作M1；b、太赫兹图像经过语义分割网络，得到人体对应的分割图，将人体分割为n个区域，其中n为大于等于6的自然数，各区域分别记作N1‑Nn；c、通过计算分别求M1和N1‑Nn的交集，记作S1‑Sn；d、设定一个阈值a，通过计算求每个交集除以M1的重合度比值，将对应的重合度比值和阈值a进行比较，重合度比值大于阈值a的所对应的区域即为随身物品在人体的位置区域。

技术领域

本发明涉及太赫兹图像安检的技术领域，具体为一种太赫兹图像上随身物品在人体中定位方法。

背景技术

现有的太赫兹图像在安检过程中，需要检测部分随身物品在人体的位置，现有的方法为基于深度学习技术的目标检测算法，此算法可以检测到随身物品，并给出物品的坐标和宽高(x y w h)。但是在实际使用中更关注随身物品在人体中的位置，这种算法的问题在于其坐标位置相对于图像，不能给出相对于人体的位置，进而导致安检不能准确获得对应随身物品的位置。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种太赫兹图像上随身物品在人体中定位方法，其能准确获得对应随身物品在人体的具体位置，使得安检人员的后续操作准确可靠，提高了安检效率。

一种太赫兹图像上随身物品在人体中定位方法，其特征在于，其包括如下步骤：

a、通过太赫兹成像获得的太赫兹图像，太赫兹图像经过目标检测网络，得到对应的随身物品的位置区域，记作M1，其中M1包括了物品的坐标范围值；

b、太赫兹图像经过语义分割网络，得到人体对应的分割图，将人体分割为n个区域，其中n为大于等于6的自然数，各区域分别记作N1-Nn，每个区域包括有对应的坐标范围值；

c、通过计算分别求M1和N1-Nn的交集，记作S1-Sn；

d、设定一个阈值a，阈值a大小为0.25～0.5之间的确定数值，通过计算求每个交集除以M1的重合度比值，将对应的重合度比值和阈值a进行比较，重合度比值大于阈值a的所对应的区域即为随身物品在人体的位置区域。

其进一步特征在于：

将人体分割为7个区域，具体区域为头部、左手、右手、胸部、腰部、左腿、右腿；

将人体分割为13个区域，具体区域为头部、左上臂、左下臂、右上臂、右下臂、左胸部、右胸部、左腰部、右腰部、左大腿、左小腿、右大腿、右小腿；

将人体分割为13个区域，具体区域为头部、左上臂、左下臂、右上臂、右下臂、胸部、腰部、左大腿、左小腿、左脚、右大腿、右小腿、右脚；

优选地，所述阈值a的大小为0.3，即在语义分割网络中的对应位置区域内，M1和其坐标范围值的重合度大于0.3时，定义随身物品位于该位置区域内。

采用上述技术方案后，其通过目标检测和语义分割两种算法组合使用，其中目标检测算法和语义分割都采用业内成熟算法替代，具有较好的适应性；采用目标检测框和人体部位分割图来计算重合度，可以很精准确定随身物品相对于人体位置；其能准确获得对应随身物品在人体的具体位置，使得安检人员的后续操作准确可靠，提高了安检效率。

附图说明

图1为适用于本发明的流程示意图；

图2为本发明的具体实施例所对应的太赫兹图像。

具体实施方式

一种太赫兹图像上随身物品在人体中定位方法，见图1，其包括如下步骤：